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1.概述

        多模态大模型(MM - LLM)是融合多种数据类型的人工智能模型,在当今技术发展中占据重要地位。它结合了大语言模型的能力与多模态数据处理优势,为智能交互、自动驾驶、智能座舱等领域带来新突破,改变了传统技术应用模式。

  • 大语言模型(LLM):大语言模型通过在大规模文本数据上预训练构建,具备强大语言处理能力。其关键特征在于大规模参数与预训练机制,常见模型如 GPT - 3、LLaMA 等。预训练赋予模型通用语言理解和生成能力,使其能在多种任务中表现出色,像文本分类、新闻处理、语言翻译等。它的本质是实现从感知到认知的智能处理,能够依据输入文本进行深度理解和逻辑推理,完成复杂语言任务。

  • 模态(Modality):模态指不同类型的数据或信息源,常见的有图片、视频、文本、语音等。每种模态都携带独特信息,例如图片包含丰富视觉场景信息,文本承载语义和逻辑内容,语音传递声音特征和语言含义。多模态学习就是融合这些不同模态数据,实现更全面、准确的信息理解与处理。

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